C++OpenCV系统学习（17）——图像分割与抠图（4）Grabcut

1.Grabcut介绍

1.1Grabcut概述       

   Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割（Image segmentation）、立体视觉（stereo vision）、抠图（Image matting）等。此类方法把图像分割问题与图的最小割（min cut）问题相关联。

        OpenCV中的GrabCut该算法利用了图像中的纹理（颜色）信息和边界（反差）信息，只要少量的用户交互操作即可得到比较好的分割结果.

1.2GrabCut和Graph Cut有何不同？

        （1）Graph Cut的目标和背景的模型是灰度直方图，Grab Cut取代为RGB三通道的混合高斯模型GMM；

        （2）Graph Cut的能量最小化（分割）是一次达到的，而Grab Cut为一个不断进行分割估计和模型参数学习的交互迭代过程；

        （3）Graph Cut需要用户指定目标和背景的一些种子点，但是Grab Cut只需要提供背景区域的像素集就可以了。也就是说你只需要框选目标，那么在方框外的像素全部当成背景，这时候就可以对GMM进行建模和完成良好的分割了。即Grab Cut允许不完全的标注（incomplete labelling）。
        GrabCut是graph cut的改进版，是迭代的graph cut。该算法利用了图像中的纹理（颜色）信息和边界（反差）信息，只要小量的用户交互操作即可得到比较好的分割效果。

1.3基本步骤

     1、输入一个矩形。矩形外的所有区域肯定是背景。矩形框内的东西是未知的。同样用户确定前景和背景的任何操作都不会被程序改变。
        2、计算机会对我们的输入图像做一个初始化标记。它会标记前景和背景像素。
        3、使用一个高斯混合模型（GMM）对前景和背景建模
        4、根据我们的输入，GMM会学习并创建新的像素分布。对那些分类未知的像素（可能是前景也可能是背景），可以根据他们与已知分类（如背景）的像素关系来进行分类（就想在做聚类操作）。
        5、这样就会根据像素的分布创建一幅图。图中的节点就是像素点。除了像素点做节点之外还有两个节点：Source_node和Sink_node。所有的前景像素都和Source_node相连。所有的背景像素都和sink_node相连。
        6、将像素连接到Source_node/end_node的边的权重由他们属于同一类的概率决定。两个像素之间的权重由边的信息或者两个像素的相似性来决定。如果两个像素的颜色有很大的不同，那么它们之间的边的权重就会很小。
        7、使用mincut算法对上面的图进行分割。它会根据最低成本方程将图像分为Source_node和Sink_node。成本方程就是被剪掉的所有边的权重之和。在裁剪之后，所有连接到Source_node的像素被认为是前景，所有连接到Sink_node的像素被认为是背景。
        8、继续这个过程直到分类收敛。

1.4API介绍

void grabCut( InputArray img, InputOutputArray mask, Rect rect,
                           InputOutputArray bgdModel, InputOutputArray fgdModel,
                           int iterCount, int mode = GC_EVAL );

参数说明：

img: 输入图像，必须是8位3通道图像，在处理过程中不会被修改
mask: 掩码图像，用来确定哪些区域是背景，前景，可能是背景，可能是前景等。mask既可以作为输入也可以作为输出。作为输入时，mode要选择GC_INIT_WITH_MASK (=1)；
            GCD_BGD (=0), 背景；                        GCD_FGD (=1)，前景;

            GCD_PR_BGD (=2)，可能是背景;       GCD_PR_FGD(=3)，可能是前景。
            如果没有手工标记GCD_BGD 或者GCD_FGD,那么结果只会有GCD_PR_BGD和GCD_PR_FGD
rect: 包含前景的矩形，格式为（x, y, w, h）
bdgModel,fgdModel: 算法内部使用的数组，只需要创建两个大小为（1，65），数据类型为np.float64的数组

iterCount: 算法迭代的次数
mode: 用来指示grabCut函数进行什么操作：
            cv.GC_INIT_WITH_RECT (=0)，用矩形窗初始化GrabCut；
            cv.GC_INIT_WITH_MASK (=1)，用掩码图像初始化GrabCut。
 

 算法调用流程：
（1）读取一张图片，用矩形标记出前景部分。
（2）调用grabCut（），获得分割结果。
（3）由于grabCut函数返回的分割结果，包含四种值：确定属于背景像素、可能属于背景像素、确定属于前景像素、可能属于前景像素。所以，根据需要，从返回结果中提取需要值。
（4）根据需要从结果提取需要的值（矩阵）后，通过掩码，对图片进行分割。

2.案例分析

2.1矩形输入

#include
#include
#include

using namespace std;
using namespace cv;

Rect rect;
Mat src, image;
const char* winTitle="input image";
void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void* param);
void showImage();
int main()
{
	src = imread("F:\\testImage\\test.png");
	if (src.empty())
	{
		printf("could not load image……\n");
		return -1;
	}
	namedWindow(winTitle, WINDOW_AUTOSIZE);
	setMouseCallback(winTitle, onMouse, 0);
	imshow(winTitle, src);
	waitKey(0);
	return 0;
}

void onMouse(int event, int x, int y, int flag, void* param)
{
	switch (event)
	{
	case EVENT_LBUTTONDOWN:
		rect.x = x;
		rect.y = y;
		rect.width = 1;
		rect.height = 1;
		break;

	case EVENT_MOUSEMOVE:
		if (flag & EVENT_FLAG_LBUTTON)
		{
			rect = Rect(Point(rect.x, rect.y), Point(x, y));
			showImage();
		}
		break;
	case EVENT_LBUTTONUP:
		break;
	default:
		break;
	}
}

void showImage()
{
	Mat result;
	src.copyTo(result);
	rectangle(result, rect, Scalar(0, 0, 255), 2, 8);
	imshow(winTitle, result);
}

 然后我们吧矩形框里的作为前景，矩形框外面的作为背景。

#include
using namespace cv;
void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void* userdata);
Rect rect;
Mat src, roiImg, result;
void showImg();
int main(int arc, char** argv) {
	src = imread("F://testImage//flouwer.png");
	namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input", src);
	setMouseCallback("input", onMouse);
	//定义输出结果，结果为：GC_BGD =0（背景）,GC_FGD =1（前景）,GC_PR_BGD = 2（可能的背景）, GC_PR_FGD = 3（可能的前景）		
	Mat result = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);
	// GrabCut 抠图
	//两个临时矩阵变量，作为算法的中间变量使用
	Mat bgModel, fgModel;
	char c = waitKey(0);
	if (c == 'g') {
		grabCut(src, result, rect, bgModel, fgModel, 1, GC_INIT_WITH_RECT);
		//比较result的值为可能的前景像素才输出到result中
		compare(result, GC_PR_FGD, result, CMP_EQ);
		// 产生输出图像
		Mat foreground(src.size(), CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255));
		//将原图像src中的result区域拷贝到foreground中
		src.copyTo(foreground, result);
		imshow("output", foreground);
	}
	waitKey(0);
	return 0;
}


void showImg() {
	src.copyTo(roiImg);
	rectangle(roiImg, rect, Scalar(0, 0, 255), 2);
	imshow("input", roiImg);
}
//鼠标选择矩形框
void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void* userdata) {
	switch (event)
	{
	case EVENT_LBUTTONDOWN://鼠标左键按下事件
		rect.x = x;
		rect.y = y;
		rect.width = 1;
		rect.height = 1;
		break;
	case EVENT_MOUSEMOVE://鼠标移动事件
		if (flags && EVENT_FLAG_LBUTTON) {
			rect = Rect(Point(rect.x, rect.y), Point(x, y));
			showImg();
		}
		break;
	case EVENT_LBUTTONUP://鼠标弹起事件
		if (rect.width > 1 && rect.height > 1) {
			showImg();
		}
		break;
	default:
		break;
	}
}